AI時代の承認プロセス｜経費精算の事例から学ぶAI承認フレームワーク

Hi AI時代の承認プロセス ～ AIを使ってどう承認フローを構築するか ～ ― 経費精算の事例から学ぶ、AI承認の一般フレームワーク ― H A R M O N I h-insight.jp C i n s i g h t

従来の承認プロセスの課題 遅延 属人化 形骸化 不透明性 承認者の不在・多忙で プロセスが停滞 判断基準が承認者ごとに ばらつき品質が不安定 件数が多く確認が 形式的になりがち なぜ承認/却下されたか 理由が残らない これらの課題は業種・規模を問わず、あらゆる承認プロセスに共通する構造的問題 HARMONIC insight 2

AI承認の基本アーキテクチャ 1 2 3 → → 申請 AIチェック 判定 従業員が 申請を提出 ルール・AIが 自動検証 OK / NG / 要確認 自動振り分け OK → 自動承認 基準適合なら即時承認 承認記録を自動保存 要確認 → 人間レビュー 例外・高額案件は 担当者が最終判断 NG → 差し戻し 不備・規定違反は 理由明示して申請者へ返却 核心：Human-in-the-Loop AIが処理できる定型判断は自動化し、例外・判断が必要なケースのみ人間にエスカレーション 。完全自動化ではなく「AIと人の最適な分担」がポイント。 HARMONIC insight 3

AIが担う承認チェック機能（一般化） 1 ルール準拠チェック 2 社内規定・法規制への 適合を自動検証 必要書類の添付漏れ、 必須項目の記入漏れ検出 規定、ポリシー、法令との照合 4 コンプライアンス確認 インボイス番号、税務要件の確認 3 整合性・妥当性検証 金額・日付・分類の 論理的整合性を確認 領収書、契約書、証明書類の確認 法的要件・外部基準 への準拠を検証 HARMONIC insight 書類・データ完全性 5 科目、数値範囲、日付矛盾の検出 異常検知・リスク評価 過去データとの比較で 異常値・不正パターンを検出 統計的外れ値、重複申請の検知 4

AI承認導入の3原則 01 02 03 透明性 段階性 協働性 Transparency Gradual Adoption Human-AI Collaboration AIの判断理由を必ず可視化する 小さく始めて段階的に拡大する AIと人間の役割を明確に分担する • NG理由をコメントとして表示 • まず定型的な承認から自動化 • AIは定型チェック・一次判断を担当 • 判断に使用したルールを明示 • 成功実績を積み対象領域を拡大 • 人間は例外対応・最終判断に集中 • 監査証跡（Audit Trail）を自動記録 • 人間の監視レベルを徐々に調整 • 全従業員がAIの処理内容を理解 HARMONIC insight 5

AIに任せていいこと・ダメなこと 大前提：AIは元来「信頼できないもの」。ハルシネーション（もっともらしい嘘）や仮データの生成は避けられない。 だからこそ、AIに何をやらせ・何をやらせないかの線引きが設計の要になる。 AIに任せてよい領域 AIに任せてはいけない領域 定型ルールのプログラム化 データの生成・作成 「出張日当は日額○円」「○万円以上は部長承認」 など、明文化されたルールの自動適用 仮データや推定値をもっともらしく生成する。 RPAでも同様の問題が発生している チェック・検証・照合 最終的なアウトプットの確定 添付書類の有無、金額と領収書の一致、 規定上限との比較など 帳票の作成、システムへの登録・更新など、 取り消しが困難な確定行為 異常値の検出・フラグ付け 承認そのものの最終判断 統計的な外れ値や重複パターンの 検出と人間への通知 例外的な案件や金額の大きい案件の 最終意思決定 AIは「チェックする側」に置く。「作る側」「登録する側」に置いてはいけない。 HARMONIC insight 6

適用領域の広がり ― 経費精算を超えて 導入済 経費精算 拡張可能 稟議・決裁 拡張可能 契約審査 領収書・規定チェック 金額・権限に応じた 条項リスク分析 → 自動承認 ルートを自動判定 → 法務エスカレーション 拡張可能 人事申請 拡張可能 調達・発注 拡張可能 コード/リリース 勤怠・休暇の規定 予算残・取引先評価 品質基準・テスト結果 適合を自動確認 を自動検証 の自動ゲーティング HARMONIC insight 7

導入ロードマップ 1 2 3 Phase 1 Phase 2 Phase 3 アセスメント PoC・パイロット 本番展開・定着 1〜2ヶ月 2〜3ヶ月 2〜3ヶ月 • 現行承認フローの可視化 • 小規模部門で試行 • 全社展開・教育 • 自動化対象の選定 • 現場フィードバック→運用調整 • モニタリング体制構築 • ルール・規定の整理 • AIモデルのチューニング • 定着化支援・改善サイクル確立 HARMONIC insight 8

まとめ：AI承認がもたらす変革 スピード 正確性 透明性 スケーラビリティ 定型承認の ヒューマンエラーを 全判断の根拠が 件数増加にも リードタイムを大幅短縮 大幅に削減 記録・追跡可能 コスト比例せず対応 AIは承認者を置き換えるのではなく、承認者がより価値の高い判断に集中できる環境をつくる H A R M O N I C i n s i g h t